1. 可重入锁ReentrantLock、
之所以要引入可重入锁，而不用synchronized，是有原因的，重入就是一个特点，在同线程中，锁是可以重入的，而synchronized不行，这就提高了性能，后面将说明其他原因
可重入锁指在同一个线程中，可以重入的锁。当然，当这个线程获得锁后，其他线程将等待这个锁被释放后，才可以获得这个锁。
构造器：ReentrantLock(boolean fair): 布尔值用来表示，创建的这个锁是公平的锁，还是自由竞争的锁。所谓公平的锁，是指，各个希望获得所得线程获得锁的顺序是按到达的顺序获得，还是自由竞争获得。
2. 条件变量 Condition
在synchronized的时候，锁定就是锁定一个对象，得到锁的就可以进到临界区，这是一个很宽泛的语义，而，引入了条件变量，你只有在满足某种条件才可以进入，这个条件是自己定义，可以有多个条件。
条件变量是线程同步对象中的一种，主要用来等待某种条件的发生，条件发生后，可以唤醒等待在该条件上的一个线程，或所有线程。条件变量要与锁一起协同工作。条件变量调用Lock.newCondition()获得一个实例：
ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
Condition condition = lock.newCondition();
通常的调用方式如下：
// 当条件 con == true 时等待
lock.lock();
try {
if (con == true) {
condition.await();//等待条件发生
}
// do something
} finally {
lock.unlock();
}
// 条件变量的唤醒：
condition.signal(); //唤醒等待的其中一个线程
condition.signalAll(); //唤醒等待的所有线程
条件变量类似JDK1.4或以前版本中的 Object.wait(); Object.notify(); Object.notifyAll();
值得注意的是当condition.await()时，隐式的将条件变量关联的Lock解锁，而使其他线程有机会获得Lock，而检查条件，并在条件满足时，等待在条件变量上。
3. 读写锁
总的来说，是对一个资源的读写互斥，在操作系统中使用信号量实现的，ReentrantReadWriteLock 一个这个对象，可以看成是对一个资源的锁，而他的readLock方法和writeLock方法就对这个资源的读写锁。记住一点：
加了读锁，不可以加写锁，但是可以再加读锁
加了写锁，不可以加读锁，也不可以再加写锁
1 package com.vinko.test.concurrent;
2
3 import java.util.Calendar;
4 import java.util.Map;
5 import java.util.TreeMap;
6 //import java.util.concurrent.locks.Condition;
7 import java.util.concurrent.locks.Lock;
8 import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
9
10 public class TestReadWriteLock {
11
12 private ReentrantReadWriteLock lock = null;
13
14 private Lock readLock = null;
15 private Lock writeLock = null;
16
17 // private Condition condition = null;
18
19 public int key = 100;
20 public int index = 100;
21
22 public Map<Integer, String> dataMap = null;
23
24 public TestReadWriteLock() {
25 lock = new ReentrantReadWriteLock(true);
26
27 readLock = lock.readLock();//获得读的锁
28 writeLock = lock.writeLock();//获得对应的写的锁
29
30 // condition = writeLock.newCondition();
31
32 dataMap = new TreeMap<Integer, String>();
33 }
34
35 /**
36 * @param args
37 */
38 public static void main(String[] args) {
39
40 TestReadWriteLock tester = new TestReadWriteLock();
41
42 // test lock downgrading
43
44 // tester.readLock.lock();
45 // System.out.println(Thread.currentThread() + " get readLock");
46
47 tester.writeLock.lock();
48 System.out.println(Thread.currentThread() + " get writeLock.");
49
50 tester.writeLock.lock();
51 System.out.println(Thread.currentThread() + " get writeLock.");
52
53 tester.readLock.lock();
54 System.out.println(Thread.currentThread() + " get readLock");
55
56 tester.readLock.lock();
57 System.out.println(Thread.currentThread() + " get readLock");
58
59 // tester.writeLock.lock();
60 // System.out.println(Thread.currentThread() + " get writeLock.");
61
62 tester.readLock.unlock();
63 tester.readLock.unlock();
64 tester.writeLock.unlock();
65 tester.writeLock.unlock();
66
67 tester.test();
68 }
69
70 public void test() {
71
72 for (int i = 0; i < 10; i++) {
73 new Thread(new reader(this)).start();
74 }
75
76 for (int i = 0; i <3; i++) {
77 new Thread(new writer(this)).start();
78 }
79
80 }
81
82 public void read() {
83 /*
84 writeLock.lock();
85
86 try {
87 condition.await();
88 } catch (InterruptedException e1) {
89 e1.printStackTrace();
90 }
91
92 writeLock.unlock();
93 */
94 readLock.lock();
95
96 try {
97 if (dataMap.isEmpty()) {
98 Calendar now = Calendar.getInstance();
99 System.out.println(now.getTime() + " R " + Thread.currentThread() + " get key, but map is empty.");
100 }
101
102 String value = dataMap.get(index);
103
104 Calendar now = Calendar.getInstance();
105 System.out.println(now.getTime() + " R " + Thread.currentThread() + " get key = " + index + " value = " + value + " map size = " + dataMap.size());
106
107 // get next value
108 if (value != null) {
109 index ++;
110 }
111 } finally {
112 readLock.unlock();
113 }
114
115 try {
116 Thread.sleep(3000);
117 } catch (InterruptedException e) {
118 e.printStackTrace();
119 }
120 }
121
122 public void write() {
123
124 writeLock.lock();
125
126
127 try {
128 String value = "value" + key;
129
130 dataMap.put(new Integer(key), value);
131
132 Calendar now = Calendar.getInstance();
133 System.out.println(now.getTime() + " W " + Thread.currentThread() + " put key = " + key + " value = " + value + " map size = " + dataMap.size());
134
135 key ++;
136
137 // condition.signal();
138
139 try {
140 Thread.sleep(500);
141 } catch (InterruptedException e) {
142 e.printStackTrace();
143 }
144
145 } finally {
146 writeLock.unlock();
147 }
148
149 }
150 }
151
152 class reader implements Runnable {
153
154 private TestReadWriteLock tester = null;
155
156 public reader(TestReadWriteLock tester) {
157 this.tester = tester;
158 }
159
160 public void run() {
161 Calendar now = Calendar.getInstance();
162
163 System.out.println(now.getTime() + " R " + Thread.currentThread() + " started");
164
165 while (true) {
166 tester.read();
167 }
168 }
169 }
170
171 class writer implements Runnable {
172
173 private TestReadWriteLock tester = null;
174
175 public writer(TestReadWriteLock tester) {
176 this.tester = tester;
177 }
4. 信号量 Semaphore
信号量和C++中的信号量有些类似，在我的博客的另外一篇中，有实例代码，可以将信号量理解为资源的数目，线程可以通过Semaphore对象的acquire方法请求资源，如果有就立刻分给他，并且资源数减一，如果没有就阻塞等待；调用信号量的release就是释放资源，资源数加一，原先等待的线程就可以获得资源继续执行。
package com.vinko.test.concurrent;
2
3 import java.util.Calendar;
4 import java.util.concurrent.Semaphore;
5 import java.util.concurrent.locks.Condition;
6 import java.util.concurrent.locks.Lock;
7 import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
8
9 public class TestSemaphore {
10
11 private ReentrantLock lock = null;
12 private Condition condition = null;
13 private Semaphore semaphore = null;
14
15 public TestSemaphore() {
16 lock = new ReentrantLock();
17 condition = lock.newCondition();
18 semaphore = new Semaphore(2, true);
19 }
20
21 /**
22 * @param args
23 */
24 public static void main(String[] args) {
25
26 TestSemaphore tester = new TestSemaphore();
27
28 tester.test();
29 }
30
31 public Lock getLock() {
32 return lock;
33 }
34
35 public Condition getCondition() {
36 return condition;
37 }
38
39 public Semaphore getSemaphore() {
40 return semaphore;
41 }
42
43 public void test() {
44 try {
45 /*
46 semaphore.acquire();
47 System.out.println("get semaphore");
48
49 semaphore.acquire();
50 System.out.println("get semaphore");
51
52 semaphore.release();
53
54 semaphore.acquire();
55 System.out.println("get semaphore");
56
57 semaphore.acquire();
58 System.out.println("get semaphore");
59 */
60
61 new Thread(new TestThread(this)).start();
62 new Thread(new TestThread(this)).start();
63 new Thread(new TestThread(this)).start();
64 new Thread(new TestThread(this)).start();
65
66 Thread.sleep(3000);
67
68 lock.lock();
69 condition.signal();
70 // condition.signal();
71 // condition.signalAll();
72 lock.unlock();
73
74 } catch (InterruptedException e) {
75 e.printStackTrace();
76 }
77 }
78
79 }
80
81 class TestThread implements Runnable {
82
83 private TestSemaphore tester = null;
84
85 public TestThread(TestSemaphore tester) {
86 this.tester = tester;
87 }
88
89 public void run() {
90
91 Calendar now = Calendar.getInstance();
92
93 System.out.println(now.getTime() + " " + Thread.currentThread() + " started.");
94
95 while (true) {
96 try {
97 tester.getLock().lock();
98 tester.getCondition().await();
99 tester.getLock().unlock();
100
101 Calendar now1 = Calendar.getInstance();
102 System.out.println(now1.getTime() + " " + Thread.currentThread() + " got signal.");
103
104 tester.getSemaphore().acquire();
105
106 Calendar now2 = Calendar.getInstance();
107 System.out.println(now2.getTime() + " " + Thread.currentThread() + " got semaphore.");
108
109 // tester.getSemaphore().release();
110
111 } catch (InterruptedException e) {
112 e.printStackTrace();
113 }
114 }
115 }
116 }
5. 经典解说
一般的服务器都需要线程池，比如Web、FTP等服务器，不过它们一般都自己实现了线程池，比如以前介绍过的Tomcat、Resin和Jetty等，现在有了JDK5，我们就没有必要重复造车轮了，直接使用就可以，何况使用也很方便，性能也非常高。
package concurrent;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestThreadPool {
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
// only two threads
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(2);
for(int index = 0; index < 100; index++) {
Runnable run = new Runnable() {
public void run() {
long time = (long) (Math.random() * 1000);
System.out.println(“Sleeping ” + time + “ms”);
try {
Thread.sleep(time);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
};
exec.execute(run);
}
// must shutdown
exec.shutdown();
}
}
上面是一个简单的例子，使用了2个大小的线程池来处理100个线程。但有一个问题：在for循环的过程中，会等待线程池有空闲的线程，所以主线程会阻塞的。为了解决这个问题，一般启动一个线程来做for循环，就是为了避免由于线程池满了造成主线程阻塞。不过在这里我没有这样处理。[重要修正：经过测试，即使线程池大小小于实际线程数大小，线程池也不会阻塞的，这与Tomcat的线程池不同，它将Runnable实例放到一个“无限”的BlockingQueue中，所以就不用一个线程启动for循环，Doug Lea果然厉害]
另外它使用了Executors的静态函数生成一个固定的线程池，顾名思义，线程池的线程是不会释放的，即使它是Idle。这就会产生性能问题，比如如果线程池的大小为200，当全部使用完毕后，所有的线程会继续留在池中，相应的内存和线程切换（while(true)+sleep循环）都会增加。如果要避免这个问题，就必须直接使用ThreadPoolExecutor()来构造。可以像Tomcat的线程池一样设置“最大线程数”、“最小线程数”和“空闲线程keepAlive的时间”。通过这些可以基本上替换Tomcat的线程池实现方案。
需要注意的是线程池必须使用shutdown来显式关闭，否则主线程就无法退出。shutdown也不会阻塞主线程。
许多长时间运行的应用有时候需要定时运行任务完成一些诸如统计、优化等工作，比如在电信行业中处理用户话单时，需要每隔1分钟处理话单；网站每天凌晨统计用户访问量、用户数；大型超时凌晨3点统计当天销售额、以及最热卖的商品；每周日进行数据库备份；公司每个月的10号计算工资并进行转帐等，这些都是定时任务。通过 java的并发库concurrent可以轻松的完成这些任务，而且非常的简单。
package concurrent;
import static java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.ScheduledFuture;
public class TestScheduledThread {
public static void main(String[] args) {
final ScheduledExecutorService scheduler = Executors
.newScheduledThreadPool(2);
final Runnable beeper = new Runnable() {
int count = 0;
public void run() {
System.out.println(new Date() + ” beep ” + (++count));
}
};
// 1秒钟后运行，并每隔2秒运行一次
final ScheduledFuture beeperHandle = scheduler.scheduleAtFixedRate(
beeper, 1, 2, SECONDS);
// 2秒钟后运行，并每次在上次任务运行完后等待5秒后重新运行
final ScheduledFuture beeperHandle2 = scheduler
.scheduleWithFixedDelay(beeper, 2, 5, SECONDS);
// 30秒后结束关闭任务，并且关闭Scheduler
scheduler.schedule(new Runnable() {
public void run() {
beeperHandle.cancel(true);
beeperHandle2.cancel(true);
scheduler.shutdown();
}
}, 30, SECONDS);
}
}
为了退出进程，上面的代码中加入了关闭Scheduler的操作。而对于24小时运行的应用而言，是没有必要关闭Scheduler的。
在实际应用中，有时候需要多个线程同时工作以完成同一件事情，而且在完成过程中，往往会等待其他线程都完成某一阶段后再执行，等所有线程都到达某一个阶段后再统一执行。
比如有几个旅行团需要途经深圳、广州、韶关、长沙最后到达武汉。旅行团中有自驾游的，有徒步的，有乘坐旅游大巴的；这些旅行团同时出发，并且每到一个目的地，都要等待其他旅行团到达此地后再同时出发，直到都到达终点站武汉。
这时候CyclicBarrier就可以派上用场。CyclicBarrier最重要的属性就是参与者个数，另外最要方法是await()。当所有线程都调用了await()后，就表示这些线程都可以继续执行，否则就会等待。
package concurrent;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestCyclicBarrier {
// 徒步需要的时间: Shenzhen, Guangzhou, Shaoguan, Changsha, Wuhan
private static int[] timeWalk = { 5, 8, 15, 15, 10 };
// 自驾游
private static int[] timeSelf = { 1, 3, 4, 4, 5 };
// 旅游大巴
private static int[] timeBus = { 2, 4, 6, 6, 7 };
static String now() {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(“HH:mm:ss”);
return sdf.format(new Date()) + “: “;
}
static class Tour implements Runnable {
private int[] times;
private CyclicBarrier barrier;
private String tourName;
public Tour(CyclicBarrier barrier, String tourName, int[] times) {
this.times = times;
this.tourName = tourName;
this.barrier = barrier;
}
public void run() {
try {
Thread.sleep(times[0] * 1000);
System.out.println(now() + tourName + ” Reached Shenzhen”);
barrier.await();
Thread.sleep(times[1] * 1000);
System.out.println(now() + tourName + ” Reached Guangzhou”);
barrier.await();
Thread.sleep(times[2] * 1000);
System.out.println(now() + tourName + ” Reached Shaoguan”);
barrier.await();
Thread.sleep(times[3] * 1000);
System.out.println(now() + tourName + ” Reached Changsha”);
barrier.await();
Thread.sleep(times[4] * 1000);
System.out.println(now() + tourName + ” Reached Wuhan”);
barrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
} catch (BrokenBarrierException e) {
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// 三个旅行团
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(3);
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(3);
exec.submit(new Tour(barrier, “WalkTour”, timeWalk));
exec.submit(new Tour(barrier, “SelfTour”, timeSelf));
exec.submit(new Tour(barrier, “BusTour”, timeBus));
exec.shutdown();
}
}
运行结果：
00:02:25: SelfTour Reached Shenzhen
00:02:25: BusTour Reached Shenzhen
00:02:27: WalkTour Reached Shenzhen
00:02:30: SelfTour Reached Guangzhou
00:02:31: BusTour Reached Guangzhou
00:02:35: WalkTour Reached Guangzhou
00:02:39: SelfTour Reached Shaoguan
00:02:41: BusTour Reached Shaoguan
并发库中的BlockingQueue是一个比较好玩的类，顾名思义，就是阻塞队列。该类主要提供了两个方法put()和take()，前者将一个对象放到队列中，如果队列已经满了，就等待直到有空闲节点；后者从head取一个对象，如果没有对象，就等待直到有可取的对象。
下面的例子比较简单，一个读线程，用于将要处理的文件对象添加到阻塞队列中，另外四个写线程用于取出文件对象，为了模拟写操作耗时长的特点，特让线程睡眠一段随机长度的时间。另外，该Demo也使用到了线程池和原子整型（AtomicInteger），AtomicInteger可以在并发情况下达到原子化更新，避免使用了synchronized，而且性能非常高。由于阻塞队列的put和take操作会阻塞，为了使线程退出，特在队列中添加了一个“标识”，算法中也叫“哨兵”，当发现这个哨兵后，写线程就退出。
当然线程池也要显式退出了。
package concurrent;
import java.io.File;
import java.io.FileFilter;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class TestBlockingQueue {
static long randomTime() {
return (long) (Math.random() * 1000);
}
public static void main(String[] args) {
// 能容纳100个文件
final BlockingQueue queue = new LinkedBlockingQueue(100);
// 线程池
final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(5);
final File root = new File(“F://JavaLib”);
// 完成标志
final File exitFile = new File(“”);
// 读个数
final AtomicInteger rc = new AtomicInteger();
// 写个数
final AtomicInteger wc = new AtomicInteger();
// 读线程
Runnable read = new Runnable() {
public void run() {
scanFile(root);
scanFile(exitFile);
}
public void scanFile(File file) {
if (file.isDirectory()) {
File[] files = file.listFiles(new FileFilter() {
public boolean accept(File pathname) {
return pathname.isDirectory()
|| pathname.getPath().endsWith(“.java”);
}
});
for (File one : files)
scanFile(one);
} else {
try {
int index = rc.incrementAndGet();
System.out.println(“Read0: ” + index + ” “
+ file.getPath());
queue.put(file);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
};
exec.submit(read);
// 四个写线程
for (int index = 0; index < 4; index++) {
// write thread
final int NO = index;
Runnable write = new Runnable() {
String threadName = “Write” + NO;
public void run() {
while (true) {
try {
Thread.sleep(randomTime());
int index = wc.incrementAndGet();
File file = queue.take();
// 队列已经无对象
if (file == exitFile) {
// 再次添加”标志”，以让其他线程正常退出
queue.put(exitFile);
break;
}
System.out.println(threadName + “: ” + index + ” “
+ file.getPath());
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
};
exec.submit(write);
}
exec.shutdown();
}
}
从名字可以看出，CountDownLatch是一个倒数计数的锁，当倒数到0时触发事件，也就是开锁，其他人就可以进入了。在一些应用场合中，需要等待某个条件达到要求后才能做后面的事情；同时当线程都完成后也会触发事件，以便进行后面的操作。
CountDownLatch最重要的方法是countDown()和await()，前者主要是倒数一次，后者是等待倒数到0，如果没有到达0，就只有阻塞等待了。
一个CountDouwnLatch实例是不能重复使用的，也就是说它是一次性的，锁一经被打开就不能再关闭使用了，如果想重复使用，请考虑使用CyclicBarrier。
下面的例子简单的说明了CountDownLatch的使用方法，模拟了100米赛跑，10名选手已经准备就绪，只等裁判一声令下。当所有人都到达终点时，比赛结束。
同样，线程池需要显式shutdown。
package concurrent;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TestCountDownLatch {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 开始的倒数锁
final CountDownLatch begin = new CountDownLatch(1);
// 结束的倒数锁
final CountDownLatch end = new CountDownLatch(10);
// 十名选手
final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
for(int index = 0; index < 10; index++) {
final int NO = index + 1;
Runnable run = new Runnable(){
public void run() {
try {
begin.await();
Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
System.out.println(“No.” + NO + ” arrived”);
} catch (InterruptedException e) {
} finally {
end.countDown();
}
}
};
exec.submit(run);
}
System.out.println(“Game Start”);
begin.countDown();
end.await();
System.out.println(“Game Over”);
exec.shutdown();
}
}
运行结果:
Game Start
No.4 arrived
No.1 arrived
No.7 arrived
No.9 arrived
No.3 arrived
No.2 arrived
No.8 arrived
No.10 arrived
No.6 arrived
No.5 arrived
Game Over
有时候在实际应用中，某些操作很耗时，但又不是不可或缺的步骤。比如用网页浏览器浏览新闻时，最重要的是要显示文字内容，至于与新闻相匹配的图片就没有那么重要的，所以此时首先保证文字信息先显示，而图片信息会后显示，但又不能不显示，由于下载图片是一个耗时的操作，所以必须一开始就得下载。
Java的并发库的Future类就可以满足这个要求。Future的重要方法包括get()和cancel()，get()获取数据对象，如果数据没有加载，就会阻塞直到取到数据，而 cancel()是取消数据加载。另外一个get(timeout)操作，表示如果在timeout时间内没有取到就失败返回，而不再阻塞。
下面的Demo简单的说明了Future的使用方法：一个非常耗时的操作必须一开始启动，但又不能一直等待；其他重要的事情又必须做，等完成后，就可以做不重要的事情。
package concurrent;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class TestFutureTask {
public static void main(String[] args)throws InterruptedException,
ExecutionException {
final ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(5);
Callable call = new Callable() {
public String call() throws Exception {
Thread.sleep(1000 * 5);
return “Other less important but longtime things.”;
}
};
Future task = exec.submit(call);
// 重要的事情
Thread.sleep(1000 * 3);
System.out.println(“Let’s do important things.”);
// 其他不重要的事情
String obj = task.get();
System.out.println(obj);
// 关闭线程池
exec.shutdown();
}
}
运行结果：
Let’s do important things.
Other less important but longtime things.
考虑以下场景：浏览网页时，浏览器了5个线程下载网页中的图片文件，由于图片大小、网站访问速度等诸多因素的影响，完成图片下载的时间就会有很大的不同。如果先下载完成的图片就会被先显示到界面上，反之，后下载的图片就后显示。
Java的并发库的CompletionService可以满足这种场景要求。该接口有两个重要方法：submit()和take()。submit用于提交一个runnable或者callable，一般会提交给一个线程池处理；而take就是取出已经执行完毕runnable或者callable实例的Future对象，如果没有满足要求的，就等待了。 CompletionService还有一个对应的方法poll，该方法与take类似，只是不会等待，如果没有满足要求，就返回null对象。
package concurrent;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class TestCompletionService {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
ExecutionException {
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);
CompletionService serv =
new ExecutorCompletionService(exec);
for (int index = 0; index < 5; index++) {
final int NO = index;
Callable downImg = new Callable() {
public String call() throws Exception {
Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
return “Downloaded Image ” + NO;
}
};
serv.submit(downImg);
}
Thread.sleep(1000 * 2);
System.out.println(“Show web content”);
for (int index = 0; index < 5; index++) {
Future task = serv.take();
String img = task.get();
System.out.println(img);
}
System.out.println(“End”);
// 关闭线程池
exec.shutdown();
}
}
运行结果:
Show web content
Downloaded Image 1
Downloaded Image 2
Downloaded Image 4
Downloaded Image 0
Downloaded Image 3
End
操作系统的信号量是个很重要的概念，在进程控制方面都有应用。Java并发库的Semaphore可以很轻松完成信号量控制，Semaphore可以控制某个资源可被同时访问的个数，acquire()获取一个许可，如果没有就等待，而release()释放一个许可。比如在Windows下可以设置共享文件的最大客户端访问个数。
Semaphore维护了当前访问的个数，提供同步机制，控制同时访问的个数。在数据结构中链表可以保存“无限”的节点，用Semaphore可以实现有限大小的链表。另外重入锁ReentrantLock也可以实现该功能，但实现上要负责些，代码也要复杂些。
下面的Demo中申明了一个只有5个许可的Semaphore，而有20个线程要访问这个资源，通过acquire()和release()获取和释放访问许可。
package concurrent;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
public class TestSemaphore {
public static void main(String[] args) {
// 线程池
ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();
// 只能5个线程同时访问
final Semaphore semp = new Semaphore(5);
// 模拟20个客户端访问
for (int index = 0; index < 20; index++) {
final int NO = index;
Runnable run = new Runnable() {
public void run() {
try {
// 获取许可
semp.acquire();
System.out.println(“Accessing: ” + NO);
Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));
// 访问完后，释放
semp.release();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
};
exec.execute(run);
}
// 退出线程池
exec.shutdown();
}
}
运行结果：
Accessing: 0
Accessing: 1
Accessing: 2
Accessing: 3
Accessing: 4
Accessing: 5
Accessing: 6
Accessing: 7
Accessing: 8
Accessing: 9
Accessing: 10
Accessing: 11
Accessing: 12
Accessing: 13
Accessing: 14
Accessing: 15
Accessing: 16
Accessing: 17
Accessing: 18
Accessing: 19
